模板网站建设一条龙,a00000网站建设丽丽,找个不能粘贴文字的网站做实验,我要看一集片做网站文章目录 一、基础概念二、同步锁三、线程死锁和递归锁四、同步条件#xff08;event#xff09;五、信号量六、线程队列#xff08;queue#xff09;1、常用方法2、queue模块的三种模式#xff08;1#xff09;FIFO队列#xff08;2#xff09;LIFO队列#xff08;3event五、信号量六、线程队列queue1、常用方法2、queue模块的三种模式1FIFO队列2LIFO队列3按优先级 七、生产者消费者模型 一、基础概念
①并发 系统在一段时间内处理多个任务的能力 ②并行 系统在同一时刻处理多个任务的能力 ③同步 当进程执行到一个IO等待外部数据的时候等待不继续向下运行。 ④异步 当进程执行到一个IO等待外部数据的时候不等待而是先执行其他代码一直到数据接收成功再回来处理。 ⑤GIL 全局解释锁。同一时刻在同一进程下如果有多个线程但CPU只能执行其中一个。 ⑥任务分两种 IO密集型和计算密集型。 对于IO密集型的任务python的多线程可以加快速度可以采用多进程协程处理。 对于计算密集型的任务python的多线程反而因为切换的开销增加处理时间。
二、同步锁
同步锁也叫互斥锁 1未加同步锁情形
import threading
import timedef sub():global numtemp numtime.sleep(0.001)num temp -1num 100l []for i in range(100):t threading.Thread(targetsub)t.start()l.append(t)for t in l:t.join()print(num) # 98 输出结果不确定上述代码中各个线程在时间片轮转时自己可能还没执行完造成num值还未改变就切换到其他线程了。所以num的值输出不固定取决于cpu的执行速度 2加同步锁情形
import threading
import timedef sub():global numlock.acquire() # 申请同步锁temp numtime.sleep(0.001)num temp - 1lock.release() # 释放同步锁num 100l []
lock threading.Lock() # 创建同步锁对象for i in range(100):t threading.Thread(targetsub)t.start()l.append(t)for t in l:t.join()print(num) # 0在执行 lock.acquire() 后线程不允许被切换在执行 lock.release() 后才允许切换线程。
三、线程死锁和递归锁
在线程间共享多个资源的时候如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源就会造成死锁。这两个线程在无外力作用下将一直等待下去。例
import threading
import timeclass MyThread(threading.Thread):def actionA(self):A.acquire()print(self.name,actionA gotA,time.strftime(%X))time.sleep(1)B.acquire()print(self.name, actionA gotB, time.strftime(%X))time.sleep(1)B.release()A.release()def actionB(self):B.acquire()print(self.name, actionB gotB, time.strftime(%X))time.sleep(1)A.acquire()print(self.name, actionB gotA, time.strftime(%X))time.sleep(1)A.release()B.release()def run(self):self.actionA()self.actionB()if __name__ __main__:A threading.Lock()B threading.Lock()L []for i in range(3):t MyThread()t.start()L.append(t)for i in L:i.join()print(ending...)第一个线程在执行完actionA方法的B.release()时第二个线程开始执行actionA方法的A.acquire()。然后两个线程并发运行直到第一个线程执行actionB方法的A.acquire()第二个线程执行actionA方法的B.acquire形成死锁。 解决方法——递归锁 递归锁可以看成有个计数器默认count0执行acquire时count1执行release时count-1。只有当count0时才允许新的线程执行acquire后续语句。
import threading
import timeclass MyThread(threading.Thread):def actionA(self):r_lock.acquire() # count1print(self.name,actionA gotA,time.strftime(%X))time.sleep(1)r_lock.acquire() # count2print(self.name, actionA gotB, time.strftime(%X))time.sleep(1)r_lock.release() # count1r_lock.release() # count0def actionB(self):r_lock.acquire()print(self.name, actionB gotB, time.strftime(%X))time.sleep(1)r_lock.acquire()print(self.name, actionB gotA, time.strftime(%X))time.sleep(1)r_lock.release()r_lock.release()def run(self):self.actionA()self.actionB()if __name__ __main__:r_lock threading.RLock()L []for i in range(3):t MyThread()t.start()L.append(t)for i in L:i.join()print(ending...)四、同步条件event
event是一个简单的同步对象。 event可以使两个线程同步。 event threading.Event() 创建同步条件对象 执行event.wait()的线程将等待flag被设定而阻塞。event.set() 设定flag。当flag被设定的时候执行event.wait()的线程将不被阻塞相当于pass。当执行event.clear()flag将被清除event.wait()将继续阻塞。多个线程可以等候同一个event对象。
import threading,time
class Boss(threading.Thread):def run(self):print(BOSS今晚大家都要加班到22:00。)print(first:,event.isSet())# Falseevent.set()time.sleep(3)print(BOSS22:00可以下班了。)print(second:,event.isSet()) # Falseevent.set()class Worker(threading.Thread):def run(self):event.wait()# 一旦flag被设定event等同于passprint(Worker哎……命苦啊)time.sleep(1)event.clear()event.wait()print(WorkerOhYeah!)if __name____main__:eventthreading.Event()threads[]for i in range(5):threads.append(Worker())threads.append(Boss())for t in threads:t.start()for t in threads:t.join()print(ending.....)五、信号量
Semaphore(count)设定一个计数器count然后每执行acquire()时count-1执行release()时count1。当count0时再执行acquire()将阻塞线程。相当于同步锁的一个扩展同步锁的count最大等于1.。
import threading,timeclass myThread(threading.Thread):def run(self):if semaphore.acquire(): # 允许5个线程同时进print(self.name)time.sleep(2)semaphore.release() # 5个线程同时释放锁if __name____main__:semaphorethreading.Semaphore(5) # 相当于申请了5把锁thrs[]for i in range(100):thrs.append(myThread())for t in thrs:t.start()六、线程队列queue
同一个进程下的多个线程共享该queue数据
1、常用方法
put(item) 在队列队尾插入一个item。其参数block默认为True如果队列已满将阻塞线程。设置blockFalse队列已满将不会阻塞线程而是引发Full异常。 get() 将一个值从队列中取出其参数block默认为True如果队列已空将阻塞线程。设置blockFalse队列已空将不会阻塞线程而是引发Empty异常。 qsize() 返回队列大小实际存储数据的个数 empty() 如果队列为空返回True反之False full() 如果队列已满返回True反之False full 与maxsize大小对应 get_nowait() 相当于get(blockFalse) **put_nowait(item)**相当于put(item,blockFalse) task_done() 和 join() 每当向队列中put()一个item时未完成任务的计数unfinished_tasks就会加1。调用一次task_done()unfinished_tasks会减1 当unfinished_tasks0时join()相当于pass。 当unfinished_tasks0时join()会阻塞线程。 当调用task_done()次数多于put()时会引发异常ValueError: task_done() called too many times
2、queue模块的三种模式
1FIFO队列
先进先出
import queueq queue.Queue(3) # FIFO模式
# Queue(maxsize)的参数maxsize为队列最大长度缺省则队列长度无限长。q.put(12)
q.put(hello)
q.put({age:18})while True:data q.get()print(data)print(---------)
12
---------
hello
---------
{age: 18}
---------2LIFO队列
后进先出类似于栈
import queueq queue.LifoQueue() # LIFO模式q.put(12)
q.put(hello)
q.put({age:18})while True:data q.get()print(data)print(---------)
{age: 18}
---------
hello
---------
12
---------3按优先级
设置优先级数字越小越先出来
import queueq queue.PriorityQueue() # 按优先级模式q.put([3,12])
q.put([2,hello])
q.put([4, {age: 18}])while True:data q.get()print(data)print(---------)
[2, hello]
---------
[3, 12]
---------
[4, {age: 18}]
---------七、生产者消费者模型
生产数据的线程就是生产者消费数据的线程就是消费者。为了解决生产者生产速度和消费者消费数据速度不均衡的问题需要引入一个阻塞队列作为缓冲区。
import threading, queue
import timedef consumer(q):while True:item q.get()print(fConsume {item}\n,end)time.sleep(1)q.task_done()def producer(q):for i in range(10):q.put(i)print(in production...\n, end)q.join()print(finish!\n,end)q queue.Queue()t1 threading.Thread(targetconsumer, args(q,),daemonTrue)
t2 threading.Thread(targetconsumer, args(q,),daemonTrue)t1.start()
t2.start()producer(q)
print(end)
